[면접 합격자료] 한화케미칼 Data Scientist 합격 문항 기출 최종합격

1. 데이터 분석 프로젝트 경험에 대해 설명해 주세요. 어떤 문제를 해결했으며 어떤 방법을 사용했나요

지난 2년간 화학제품 생산 공정 최적화 프로젝트에 참여하여 대규모 설비 데이터를 분석하였으며, 이를 통해 불량률을 15% 낮추는 성과를 이뤄냈습니다. 생산라인의 센서 데이터를 수집하고 결측값 제거 및 정규화를 수행하였으며, EDA를 통해 주요 변수와 결합 관계를 파악하였습니다. 이후, 랜덤 포레스트 모델을 활용하여 불량품 예측 모델을 구축했고, 교차 검증 결과 정확도는 85% 이상으로 높았습니다. 또한, SHAP 값을 활용하여 주요 원인 변수와 영향을 분석함으로써 생산 공정을 개선하는 인사이트를 도출하였으며, 이를 바탕으로 설비 유지보수 일정 최적화와 작업 프로세스 개선을 추진하였다고 합니다. 이 과정에서 Python의 pandas, scikit-learn, XGBoost 라이브러리를 주로 사용하였으며, 데이터 시각화는 Tableau를 활용하여 이해관계자에게 쉽게 전달하였고, 실제 불량률 감소와 생산 효율 향상에 기여하였습니다.

2. 머신러닝 모델을 구축할 때 어떤 평가 지표를 선택하고, 왜 그 지표를 중요하게 생각하나요

머신러닝 모델 평가 시에는 주…